《机器学习实战》 价值500 2019

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* g  P( n( {7 m. _5 @* [6 N1 [│  
- }. e+ [; H/ G; Q# P├─01.第1章 k-近邻算法
│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
4 V* @. z1 \$ L6 X8 |│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
! F+ i6 s7 k0 W│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
, m: i5 u" I! Z, W/ Q│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
│      
├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
* K& n1 S' w! y3 w$ ]│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
; f1 }1 L) L1 \( |│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
│      
├─03.第3章 朴素贝叶斯
* y2 t2 J! _; t3 q4 y* U│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
$ w1 ~- \- s  H5 V/ f│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
7 |% l: l0 n  x3 N' W+ m│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
# g/ d0 R( U  a9 R  w7 D  i│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
* S3 R7 u( c" F2 `- t- _7 D, c│      任务20： 6. 算法总结.mp4
: j, P0 @9 E8 n' p9 X& o1 d│      
% B: c# I" [2 r+ [" a) l" t├─04.第4章 Logistic 回归
, g5 M- i4 E( C  X- J│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
9 N7 w" r* h5 F0 u/ x& I) O│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
, @1 S& O7 W) ]& Z. T0 O│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
; K) c$ p5 U# T8 D: Z! K, j9 @2 ?│      任务27： 6. 病马案例.mp4
│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
/ O- x: }7 K/ p! w' X6 T│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
│      任务30： 9. 算法总结.mp4
* A: |3 m, Z, K' _│      
├─05.第5章 支持向量机
  F8 Y) J) h1 Z# H# q, s│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
! m2 e0 H% ^; }/ _2 I│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
│      任务37： 6. 核函数.mp4
5 f8 _! _$ _" }8 q' R8 |; G│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
│      
  o, m% Z9 a1 G3 ]2 @* _! ~+ N├─06.第6章 AdaBoost算法
│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
- @& v- o- l$ S- V7 K│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
, y1 e" F. Z  D' M+ i3 z* d4 C│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
# I# [7 b3 a$ P( U& G0 p4 s│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
│      
: m" `* F4 F" z$ c- o, F; g├─07.第7章 线性回归
( o& v0 I- W& ~' f/ u/ I9 z│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
2 K; O9 ]3 m+ j3 M# c│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
- s7 O3 t. r3 H; I4 W, C│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
% e" {5 W1 g1 q9 g/ u) }$ O/ R1 a# l0 u│      任务56： 6. 岭回归.mp4
│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
* n2 C& b, I2 ^2 _# X│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
- b, _7 u/ k" q1 Y% y8 Y│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
$ c7 ~' I+ e/ s│      
7 X9 ?! ]% c* D+ c! u├─08.第8章 树回归
6 @8 J, W7 O3 h. t" r6 j│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
: n0 X9 W" W, m/ t3 H9 g% H1 B│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
6 K" v5 Y9 O* Z│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
0 x- J! Q# X! r8 h│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
; n4 i- e! v( F  e│      任务66： 6. 模型树.mp4
& P9 {$ F3 S8 y│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
, v& h3 i5 v% C9 y, D* m│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
6 O- r& f$ k- B/ H│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
  X/ F" M9 B4 K/ Q# n│      
├─09.第9章 K-均值聚类算法
2 |3 h/ W, d& a5 D$ F5 |│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
, n5 a' {9 |" J6 k$ [% ~% v: A│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
' B% G* c9 Y; d8 c0 I* ]  y│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
' w9 |8 b% ~' p% b9 x' k% m! ?│      任务75： 5. 算法验证.mp4
. ^( a( I8 R& M  y│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
# Z! ]' c0 ?- B* D5 ^8 @$ W4 w│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
2 S. ~3 x. n. Y* W6 `. F; |! F│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
, F4 S( P1 R& b' R1 I3 F│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
. Y; e1 {/ D6 n5 i9 H# f│      
) B" j% `# X1 f( I└─10.第10章 关联规则之Apriori
7 ~3 G9 a$ Z% O5 y6 u' Y        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
        任务85： 1 关联分析概述.mp4
        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
/ G- Z5 F4 k* E2 F4 }. t9 |6 c* r        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
" O& \6 ^) `$ m& F  \* s) Q/ V& o) E        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
* M# ~; u! P6 \. d: ^8 ?' [        任务89： 5 apriori原理.mp4
        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
/ U5 v1 F- g# z5 \! u* l        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
4 b. y/ D$ H2 E0 q& V' s5 W: @        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4

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